GIL使得同一时刻只有一个线程能够调度一个cpu执行字节码
GIL会根据执行的字节码行数以及时间片释放GIL，GIL在遇到io的操作时候会主动释放（线程会被切换）
对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。
在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：
a、设置 GIL；
b、切换到一个线程去运行；
c、运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0))；
d、把线程设置为睡眠状态；
e、解锁 GIL；
d、再次重复以上所有步骤。
实例化一个Thread类
threading = threading.Thread(target=function,args=(,) )开启一个线程，同过实例的start方法
threading.start()主线程结束时，关闭其他线程
threading.setDaemon(True) # 守护线程等待子线程执行完毕
theading.join()继承threading.Threading方法，重新它的run方法
class Mythreading(threading.Thread):
def run(self):
pass
t = Mythreading()
t.start()import threading,requests,queue
from urllib import request
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36'}
queue1 = queue.Queue(maxsize=100)
queue2 = queue.Queue(maxsize=100)
def get_preview_html(queue1): # 获取图片预览页
for i in range(4,6):
url = 'http://pic.netbian.com/4kdongman/index_{}.html'.format(i)
queue1.put(url)
def get_detail_html(queue1,queue2):
while True:
url = queue1.get()
print(url)
response = requests.get(url=url,headers=headers)
response.encoding = 'gbk'
ht = response.text
soup = BeautifulSoup(ht, 'lxml')
tagImg = soup.select('.slist > ul > li > a')
for j in tagImg:
imgurl = 'http://pic.netbian.com' + j['href']
response1 = requests.get(url=imgurl, headers=headers)
response1.encoding = 'gbk'
ht1 = response1.text
soup1 = BeautifulSoup(ht1, 'lxml')
ImgDate = soup1.select('#img > img')[0]
final_url = 'http://pic.netbian.com' + ImgDate['src']
imgname = ImgDate['alt'] + '.jpg'
queue2.put({'final_url':final_url,'imgname':imgname})
def get_picture(queue2): # 获取图片url
while True:
info = queue2.get()
final_url = info['final_url']
imgname = info['imgname']
imgpath = './图片/' + imgname
request.urlretrieve(final_url, imgpath)
threading1 = threading.Thread(target=get_preview_html,args=(queue1,))
threading2 = threading.Thread(target=get_detail_html,args=(queue1,queue2))
threading3 = threading.Thread(target=get_picture,args=(queue2,))
threading1.start()
threading2.start()
threading3.start()当多个线程对同一变量进行操作时，会出现线程不同步的问题
Lock()，一旦获取到锁，必须等待锁被释放，线程才可能被切换
Lock()的问题：获取与释放锁消耗性能，会造成死锁
死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。
from threading import Lock
lock = Lock()
lock.acquire()
.........
lock.release()在同一个线程中，可以多次获取（aquire）,要保证acquire次数与release次数相同 (RuntimeError)
from threading import RLock
lock = RLock()
lock.acquire()
lock.acquire()
.............
lock.release()
lock.release()使用Condition对象可以在某些事件触发或者达到特定的条件后才处理数据，Condition除了具有Lock对象的acquire方法和release方法外，还有wait方法，notify方法，notifyAll方法等用于条件处理。
条件变量保持线程同步：threading.Condition()
1.在调用with condition(condition.aquire())之后才能调用wait或者notify方法
2.启动顺序很重要,等待唤醒的线程要先启动，否则会接收不到notify()的通知，无法被唤醒
3.condition有两层锁， 一把底层锁会在线程调用了wait方法的时候释放， 上面的锁会在每次调用wait的时候分配一把并放入到condition的等待队列中，等到notify方法的唤醒
import threading
class XiaoAi(threading.Thread):
def __init__(self,condition):
super().__init__(name='小爱')
self.condition =condition
def run(self):
with self.condition: # <---底层锁 （self.condition.aquire()） 1
self.condition.wait() # <--- 释放底层锁 ，分配一把并放入到condition的等待队列 2
print('{}:在'.format(self.name))
self.condition.notify()
self.condition.wait()
print('{}:好啊'.format(self.name))
self.condition.notify()
self.condition.wait()
print('{}:君住长江尾'.format(self.name))
class TianMao(threading.Thread):
def __init__(self,condition):
super().__init__(name='天猫')
self.condition = condition
def run(self):
with self.condition: # <--- 获取底层锁 3
print('{}:小爱同学'.format(self.name)) # 4
self.condition.notify() # 5
self.condition.wait() # 6
print('{}:我们来对古诗吧'.format(self.name))
self.condition.notify()
self.condition.wait()
print('{}:我住长江头'.format(self.name))
self.condition.notify()
condition = threading.Condition()
xiaoai = XiaoAi(condition)
tianmao = TianMao(condition)
xiaoai.start()
tianmao.start()threading.Semaphore 控制并发数量
当调用acquire时，减少计数，当调用release时，增加计数，当计数为0时，自动阻塞，等待release被调用。
semaphore = threading.Semaphore(3)
semaphore.aquire()
threading1.start()
semaphore.release()
semaphore.aquire()
threading2.start()
semaphore.release()
.........模拟控制爬虫数量
import threading
import time
class HtmlSpider(threading.Thread):
def __init__(self, url, sem):
super().__init__()
self.url = url
self.sem = sem
def run(self):
time.sleep(2)
print(self.url)
self.sem.release()
class UrlProducer(threading.Thread):
def __init__(self, sem):
super().__init__()
self.sem = sem
def run(self):
for i in range(20):
self.sem.acquire()
html_thread = HtmlSpider("https://www.baidu.com/{}".format(i), self.sem)
html_thread.start()
sem = threading.Semaphore(3)
up = UrlProducer(sem)
up.run()线程池的作用，
第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
第三：提高线程的可管理性和获取线程的状态。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed,wait
import time
def get_html(t):
time.sleep(t)
print(t)
if t == 2:
raise RuntimeError
return t
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# task = executor.submit(get_html,3)
# task.done() # 判断是否执行完毕
# task.result() # 获取返回结果
# task.cancel() # 可以在线程启动前取消
url = [7,3,1]
'''
for future in executor.map(get_html,url)
re = future.result()
print(re)
'''
task_list = [executor.submit(get_html,i) for i in url]
for future in as_completed(task_list): # as_completed会对task_list中的所有线程进行检测，一旦一个线程执行完毕一次，将返回一个Futures
re = future.result()
print(re)
#wait(task_list,return_when=ALL_COMPLETED)
原文：https://www.cnblogs.com/notfind/p/11861893.html